論文の概要: The Quantum Ensemble Variational Optimization Algorithm: Applications to Molecular Inverse Design
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2508.15896v1
- Date: Thu, 21 Aug 2025 18:00:12 GMT
- ステータス: 翻訳完了
- システム内更新日: 2025-08-25 16:42:36.151719
- Title: The Quantum Ensemble Variational Optimization Algorithm: Applications to Molecular Inverse Design
- Title（参考訳）: 量子アンサンブル変分最適化アルゴリズム:分子逆設計への応用
- Authors: Francesco Calcagno, Delmar G. A. Cabral, Ivan Rivalta, Victor S. Batista,
- Abstract要約: 本稿では,QEVO(Quantum Ensemble Variational Optimization)法を提案する。
QEVOは分子構造を、重ね合わせ状態からパウリ弦とサンプルの正規直交基底に効率的にマッピングする。
分子設計におけるQEVOの可能性を示す数値シミュレーションを行った。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
- License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
- Abstract: Designing molecules with optimized properties remains a fundamental challenge due to the intricate relationship between molecular structure and properties. Traditional computational approaches that address the combinatorial number of possible molecular designs become unfeasible as the molecular size increases, suffering from the so-called `curse of dimensionality' problem. Recent advances in quantum computing hardware present new opportunities to address this problem. Here, we introduce the Quantum Ensemble Variational Optimization (QEVO) method for near-term and early fault-tolerant quantum computing platforms. QEVO efficiently maps molecular structures onto an orthonormal basis of Pauli strings and samples from a superposition state generated by a variational ansatz. The ansatz is iteratively optimized to identify molecular candidates with the desired property. Our numerical simulations demonstrate the potential of QEVO in designing drug-like molecules with anticancer properties, employing a shallow quantum circuit that requires only a modest number of qubits. We envision that QEVO could be applied to a wide range of complex problems, offering practical solutions to problems with combinatorial complexity.
- Abstract（参考訳）: 最適化された性質を持つ分子の設計は、分子構造と性質の複雑な関係のため、依然として根本的な課題である。
分子設計の組合せ数に対処する伝統的な計算手法は、分子のサイズが大きくなるにつれて実現不可能となり、いわゆる「次元の商」問題に悩まされる。
量子コンピューティングハードウェアの最近の進歩は、この問題に対処する新たな機会を提供する。
本稿では,QEVO(Quantum Ensemble Variational Optimization)法を提案する。
QEVOは分子構造を、変分アンザッツによって生成された重ね合わせ状態から、パウリ弦とサンプルの正規直交基底に効率的にマッピングする。
アンザッツは、所望の性質を持つ分子候補を特定するために反復的に最適化される。
分子設計におけるQEVOのポテンシャルを数値シミュレーションで示し, 極小数量子ビットしか必要としない浅い量子回路を用いて検討した。
我々は、QEVOを様々な複雑な問題に適用し、組合せ複雑性のある問題に対する実用的な解決策を提供することを期待している。
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